Sai lầm cần tránh trong phỏng các vấn vị trí Data Science

Tham dự phỏng vấn vào bất cứ vị trí nào, trong bất kỳ lĩnh vực cũng không hề dễ dàng, đặc biệt với những ai chưa có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực của mình. Bạn có thể có những sai lầm khiến cho bạn không thể tìm được công việc mong muốn. Và trong lĩnh vực khoa học dữ liệu (Data Science) cũng không là ngoại lệ. Charudatta Manwatkar, người đã từng phỏng vấn hàng trăm ứng viên chưa có nhiều kinh nghiệm vào các vị trí Data Science đã có những chia sẻ về 4 sai lầm mà các ứng viên thường gặp phải. Hy vọng những ai đang chuẩn bị tham dự một cuộc phỏng vấn cho các vị trí về Data Science có thể rút ra được những bài học cho mình.

# 1: Tập trung quá chi tiết vào một chủ đề nào đó.

Tôi thường thấy cuộc trò chuyện sau đây:

“Bạn có thể cho tôi biết một chút về dự án XYZ trong hồ sơ xin việc của bạn không?”

“OK, tôi bắt đầu bằng cách chuyển đổi PDF sang hình ảnh bằng thư viện pdf2image và sau đó chạy Tesseract OCR để chuyển đổi hình ảnh thành văn bản. Sau đó, bắt đầu xử lý trước dữ liệu bằng cách tạo stemming, lemmatizing, blah blah blah… ”

Đừng làm điều này. Điều này rất khó hiểu đối với người phỏng vấn. Họ không biết bối cảnh về dự án. Họ thậm chí chưa thực sự quan tâm đến dự án.

Bắt đầu với một quảng cáo PR ngắn gọn

Cách tốt nhất để bắt đầu giải thích một dự án (theo ý kiến của tôi) là với một bài thuyết trình. Lời mở đầu của bạn nên có đủ chi tiết để khơi dậy sự tò mò ở người nghe, nhưng đừng quá khoa trương!

Điều này mang lại cho nhà tuyển dụng lựa chọn để đi sâu vào dự án hoặc chuyển sang một thứ khác.

Một cách dễ dàng để làm điều này là trả lời mỗi câu hỏi sau trong MỘT câu ngắn gọn:

Nếu dự án không tồn tại, tại sao thế giới sẽ tồi tệ hơn?

Dự án giải quyết điều đó như thế nào?
Bạn đo lường tác động của dự án như thế nào?

Ví dụ:

“Khi một khách hàng mới gia nhập, họ phải trích xuất thủ công nhiều thông tin từ các tài liệu được scanned không tốt và không có cấu trúc. Dự án tự động hóa quy trình này bằng cách trích xuất thông tin có liên quan như tên và địa chỉ, v.v. Và sẽ đạt được độ chính xác 90%, tiết kiệm hơn 5000 giờ làm việc mỗi năm. ”

Yêu cầu chi tiết

Bây giờ nhà tuyển dụng cuối cùng đã có thể hiểu sâu về dự án của bạn, bạn có thể hỏi xem họ có muốn đi chi tiết thêm không.

Nếu nhà tuyển dụng nói có, hãy tỏa sáng!

Đảm bảo chia nhỏ dự án của bạn thành các nhiệm vụ phụ quen thuộc mà người phỏng vấn có thể hiểu được, ví dụ: classification, regression, object detection, clustering, v.v.

Ví dụ:

“Chuyển đổi hình ảnh sang văn bản bằng OCR. Sau đó, phân loại văn bản thành nhiều loại. Đối với mỗi danh mục, thực hiện Nhận dạng đối tượng được đặt tên để truy xuất tên, tiếp theo là phát hiện đối tượng để trích xuất chữ ký của họ ”.

Điều này giúp người phỏng vấn nhanh chóng liên kết kiến thức hiện có của họ với vấn đề cụ thể của bạn. Họ có thể chọn tập trung vào phần có vẻ thú vị nhất đối với họ.

Đối với mỗi nhiệm vụ phụ mà bạn kết thúc thảo luận, đây là danh sách (không đầy đủ) những điều bạn nên truyền đạt.

1. Dữ liệu:

Nguồn: Bạn lấy dữ liệu ở đâu? Nó có phải là một tập dữ liệu nguồn mở không? Hay bạn đã tự mình thu thập dữ liệu?
Đặc điểm: Có sự mất cân bằng trong tập dữ liệu không? Nó có quá nhiều giá trị bị thiếu không?
Tiền xử lý

2. Thuật toán:

Thuật toán nổi tiếng (như YoLo) hoặc được thiết kế từ scratch?
Transfer Learning hoặc đào tạo từ scratch?
Đào tạo bao nhiêu?

Có pre-training không?

3. Hiệu suất

Những metrics nào đã được sử dụng? Tại sao lại sử dụng các chỉ số đó?
Hiệu suất đạt được bao nhiêu trên các chỉ số đó?

Hiệu suất này so với các yêu cầu kinh doanh như thế nào? Tất cả các bên liên quan có hài lòng không?

4. Unique Constraints

Bảo mật dữ liệu
Ràng buộc môi trường sản xuất / phát triển

Các vấn đề về quy mô xử lý (của dữ liệu hoặc mô hình)

# 2: Không hiểu ngữ cảnh của câu hỏi

Cùng một câu hỏi có thể có các câu trả lời đúng khác nhau trong các ngữ cảnh khác nhau.

“Trước khi leo lên bậc thang thành công, hãy đảm bảo rằng bậc thang đó đang dựa vào đúng tòa nhà”

Đối với mọi câu hỏi, hãy nghĩ đến những điều sau:

Bạn có hiểu câu hỏi một cách chính xác không?

Trả lời một câu hỏi mà không hiểu nội dung của nó còn tệ hơn là trả lời sai.

Trừ khi câu hỏi quá rõ ràng, hãy diễn đạt lại bằng lời của bạn và xác nhận với nhà tuyển dụng xem bạn có đang đi đúng hướng hay không. Nếu bạn không chắc chắn về một phần cụ thể của câu hỏi, hãy yêu cầu làm rõ.

Điều này cũng hữu ích trong trường hợp bạn không biết câu trả lời, vì ít nhất bạn có thể cho thấy rằng bạn hiểu nội dung của câu hỏi.

Đây có phải là một câu hỏi mở?

Tốt nhất, người phỏng vấn nên làm rõ điều này trong chính câu hỏi. Trong trường hợp họ không làm rõ, đừng ngần ngại xác nhận.

Câu hỏi này có liên quan với câu hỏi trước đó không?

Đôi khi người phỏng vấn hỏi một câu hỏi tiếp theo nếu ứng viên đang gặp khó khăn với câu hỏi trước đó. Điều này thực sự làm cho công việc của bạn dễ dàng hơn, vì không gian tìm kiếm câu trả lời được giảm bớt nếu bạn biết rằng nó được liên kết với một câu hỏi trước đó.

# 3: Không hiểu bối cảnh của cuộc phỏng vấn

Điều quan trọng là phải điều chỉnh câu trả lời của bạn cho phù hợp với cuộc phỏng vấn đang diễn ra. Câu trả lời của bạn có thể đúng về mặt kỹ thuật, nhưng không hiệu quả đối với bối cảnh của cuộc phỏng vấn. Hãy ghi nhớ những điều sau:

Loại phỏng vấn

Đây là một cuộc phỏng vấn ngắn qua điện thoại hay là một cuộc phỏng vấn kỹ thuật chuyên sâu? Câu trả lời ngắn gọn và rõ ràng được mong đợi ở phỏng vấn qua điện thoại trong khi câu trả lời chi tiết & sâu dành cho cuộc phỏng vấn kỹ thuật chuyên sâu.

Người phỏng vấn là ai?

Có thể bạn muốn tìm hiểu thêm:

Người phỏng vấn có phải là đồng nghiệp tiềm năng sau này của bạn, là CEO?

Đồng nghiệp có thể quan tâm hơn đến các chi tiết kỹ thuật của câu trả lời, nhưng Giám đốc điều hành có thể quan tâm đến sự hiểu biết chung của bạn về vấn đề.

# 4: Ưu tiên đặt sai vị trí

Câu trả lời cuối cùng (gần như) không quan trọng

Một nhà tuyển dụng giỏi đang tìm kiếm một người có năng lực chứ không phải một con vẹt. Các câu trả lời cuối cùng cho các câu hỏi trong một cuộc phỏng vấn (tốt) hầu như không liên quan. Điều quan trọng là bạn có thể điều hướng đến câu trả lời tốt như thế nào với thông tin đã cho.

Đừng lừa gạt

Nếu bạn không biết câu trả lời cho một câu hỏi, hãy nói thật đơn giản! Nó hoàn toàn ổn. Không ai có kiến thức vô hạn.

Thay vào đó, thể hiện quá trình suy nghĩ của bạn

Nếu bạn không biết câu trả lời cho một câu hỏi, bạn cũng không cần phải vẽ một ô trống hoàn chỉnh. Bạn có thể nói điều gì đó như

“Tôi không biết chính xác câu trả lời, nhưng dự đoán tốt nhất của tôi là XYZ vì lý do ABC”.

Ngay cả khi bạn không biết câu trả lời, bạn vẫn có thể xoay chuyển tình thế.

Mặc dù bạn có thể không biết câu trả lời, bạn vẫn có thể thể hiện khả năng suy nghĩ rõ ràng về một vấn đề và hướng tới giải pháp.

Kết luận

Trên đây là những sai lầm cần tránh trong quá trình phỏng vấn vị trí Data Science. Mong rằng thông qua bài viết này các bạn có thể nhận được thật nhiều thông tin hữu ích và có thể nhanh chóng tìm kiếm được việc làm và công ty thích hợp nhất cho mình.

Xem thêm bài viết gốc tại đây !

Bạn có biết?

tham gia cộng đồng ITguru trên Linkedin, Facebook và các kênh mạng xã hội khác có thể giúp bạn nhanh chóng tìm được những chủ đề phát triển nghề nghiệp và cập nhật thông tin về việc làm IT mới nhất

Linkedin Page:
Facebook Group:
cơ hội việc làm IT : ITguru.vn